[发明专利]一种基于助燃剂的卷烟烟气中的NNK释放量预测模型构建方法

摘要

本发明公开了一种基于助燃剂的卷烟烟气中的NNK释放量预测模型构建方法，属于卷烟添加剂对卷烟危害性影响领域。本发明将助燃剂含量分解为助燃剂离子含量后，采用离散化方法处理数据，进而以分组样本比较算法筛选重要性助燃剂和助燃剂离子，并根据筛选的重要性的助燃剂和/或助燃剂离子构建卷烟烟气中的NNK释放量的二次函数预测数学模型，该方法简单实用，所建立的模型预测精度较高，为柠檬酸盐及苹果酸盐助燃剂体系或其它助燃剂体系卷烟烟气中的NNK释放量预测模型的建立提供一种新方法。

主权项

一种基于助燃剂的卷烟烟气中的NNK释放量预测模型构建方法，其特征在于：将助燃剂含量分解为助燃剂离子含量后，采用离散化方法处理数据，进而以分组样本比较方法筛选重要性助燃剂和助燃剂离子，并根据筛选的重要性助燃剂和/或助燃剂离子构建卷烟烟气中的NNK释放量预测数学模型；具体步骤如下：（1）数据离散化处理：将卷烟中所用助燃剂含量数据转化为助燃剂离子含量数据；将所有助燃剂和助燃剂离子含量数据以中位数法进行离散化处理；（2）重要性助燃剂和助燃剂离子筛选：采用分组样本比较方法，考察卷烟烟气中的NNK释放量在每个助燃剂和助燃剂离子分组下的分布情况，确定对卷烟烟气中的NNK释放量影响较大助燃剂和/或助燃剂离子；所述卷烟烟气中的NNK释放量是按照《YQ/T 17‑2012 卷烟 主流烟气总粒相物中烟草特有N‑亚硝胺的测定 高效液相色谱串联质谱联用法》进行检测测得的；（3）卷烟烟气中的NNK释放量预测数学模型建立：从助燃剂和助燃剂离子中选择对卷烟烟气中的NNK释放量影响最大的前2个为自变量，以卷烟烟气中的NNK释放量为因变量，模型采用两变量二次模型，参数拟合方法采用Levenberg‑Marquardt结合GlobalSearch方法，上界为两个自变量的最大值，下界为两个自变量的最小值；步骤（4），模型验证：在相同的助燃体系下，随机选择样品通过常规方法测定步骤（3）中从助燃剂和助燃剂离子中选择对卷烟烟气中的NNK释放量影响最大的前2个的含量，并代入步骤（3）所构建的卷烟烟气中NNK释放量数学模型进行计算，得到卷烟烟气中的NNK释放量的预测值，再按照《YQ/T 17‑2012 卷烟 主流烟气总粒相物中烟草特有N‑亚硝胺的测定 高效液相色谱串联质谱联用法》进行卷烟烟气中NNK的实际释放量测定，通过计算预测与实测值之间的相对偏差，比较预测值及实测值的差异。